ChatGPTに自社名を聞いてみてください。
- 「申し訳ありませんが、その企業に関する情報は確認できませんでした」
- 競合他社の名前だけが回答に並ぶ
- 自社の主力サービスが、まったく別の会社の事例として紹介される
これは「SEOが弱い」のではありません。AIが、御社を信頼すべき情報源として認識していないのです。
AI時代の比較検討は、御社のサイトに辿り着く前に終わっています。
PR型LLMO対策サービスAIが最も引用する第三者情報源で「言及される」側になるための中小企業のPR戦略
AI検索（ChatGPT・Perplexity・Copilot）で自社名が回答に出ない本当の理由は、サイトの構造ではなく「権威の不足」です。
あなたの会社に、AIに「選ばれる」だけの実績がありますか？
「最新のLLMO対策です」というSEO業者の提案に従い、もう施策を実行されたかもしれません。
- JSON-LD（Organization Schema）を導入した
- サイト内のFAQページを大量に増やした
- 著者プロフィールを整備し、E-E-A-T対策を行った
- 「AIが読みやすい構造化データ」を実装した
それなのに、一向にAI検索の回答に自社が引用されない。
お気持ち、よくわかります。
実は、多くのSEO業者が提案する「サイトの内側だけを整えるテクニカルなLLMO対策」には、決定的なピースが欠けています。それは「PR（第三者からの言及）」です。
AI検索が回答を生成する際、引用するソースのおよそ3分の2は、企業が自ら発信するオウンドメディアではなく、第三者によるEarned Media（報道・客観的な取材記事・Wikipedia等）だと言われています。
つまり、SEO業者の言う通りに自社サイトをどれだけ綺麗に最適化しても、「外部の独立した情報源（PR実績）」が無い企業は、AIから見れば"存在しない"も同然なのです。
「でも、うちはメディアに取り上げられたり、Wikipediaに載るような大企業ではないから…」と思っていませんか？
それは大きな思い込みです。メディア掲載やWikipediaの基準は「すでに有名かどうか」ではなく、「第三者の信頼できる情報源で、客観的かつ有意に言及されているか」という点にあります。正しいPRのルートを設計することで、中小企業でもこの"外部の信頼"を積み上げ、AI検索で参照されやすい土台を整えられます。
LLMO（大規模言語モデル最適化）とは
LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPT・Claude・Copilot・PerplexityなどのAIが、自社に関する情報を回答として出力しやすくするための施策です。従来のSEOが検索結果でのランキング向上を目的とするのに対し、LLMO対策は、生成AIに「評価される権威ある情報源」として認識されることを目指します。
パラメトリック型
- 代表例
- ChatGPT など（学習データに基づく回答）
- 情報の反映
- モデルの再学習を経て反映（目安: 6ヶ月〜2年）
- ポイント
- 中長期の権威蓄積が必要
RAG型
- 代表例
- Perplexity・Copilot など（Web検索を併用する回答）
- 情報の反映
- 公開された情報が即時に参照されうる
- ポイント
- 第三者情報源の整備が直ちに効く
どちらのタイプにも共通して効くのが、第三者の信頼できる情報源に検証可能な事実を蓄積しておくことです。
PR主導の4フェーズで、AIに認識される企業に変わる。
AIに引用されるには、Wikipediaの方針確認や「E-E-A-Tを満たす大手・専門メディア」など独立した情報源での言及状況の調査が重要です。
ここが、多くの会社が見落とすポイントです。
「自社で情報を発信すればAIが見つけてくれる」わけではありません。AIは情報の信頼性を担保するため、外部の信頼できる情報源（影響力のある大手メディア、業界の専門メディア、Wikipediaなど）での客観的な言及を重視します。
特にWikipediaにおいては、自社で直接記事を書きに行くと、利益相反や独立性不足とみなされやすく、削除・差し戻しのリスクが高まります。
Wikipedia記事を自社で書いて投稿
「宣伝的」「自作」と判定され即削除削除されたので作り直す
再削除＋編集者から監視対象として記録プレスリリースだけを大量に配信
「自社発信」としてAIの評価（E-E-A-T）が上がらない正しい順序はこうです。
- 1PR戦略の設計
- 2第三者メディアでの言及獲得
- 3信頼情報の蓄積
- 4AI検索での引用
FrankPRがやるのは、この（1）から（3）までを意図的に積み上げることです。
「Wikipedia記事を書く会社」ではなく、「大手・専門メディアなど、独立した第三者の文脈で検証可能な実績を整理・蓄積する会社」です。
- Phase 0SDGs発掘事業・調達・社会貢献を棚卸し、語るべきストーリーを言語化メディアが取り上げる「理由」を作る
- Phase 1外的施策インタビュー記事／プレスリリース／note運用／外部取材獲得第三者の独立した情報源を増やす
- Phase 2内的施策Schema実装／E-E-A-T／FAQ／会社情報整備公式情報をAIが正しく読める状態にする
- Phase 3Wikipedia方針確認・情報整理独立情報源の確認／出典整理／中立的な記述案／利益相反に配慮した提案文作成／AI引用状況の確認検証可能性・中立性・独立性を確認し、必要に応じて提案可能な情報を整理する
Wikipedia掲載は、それ自体がゴールではなく、Phase 0〜2で積み上げた権威構築プロセスの集大成であり、第三者による客観的証明と位置づけています。
AIO・LLMO対策には、"消える対策"と"効き続ける対策"があります。
いま、「LLMO対策」「AI検索最適化」を掲げる会社が急速に増えています。
しかしその多くは、従来のSEOの延長線上にある「記事の量産」を売りにするサービスです。SEO記事やQ&A記事を大量に作り、不特定多数の媒体に掲載する——一見、手を打っているように見えます。
ここに、経営者が見落としがちな落とし穴があります。
テクニカルな量産施策は、AIのアルゴリズムが変わった瞬間に、積み上げたものごと無意味になるリスクを抱えているのです。検索エンジンの歴史が証明してきた通り、"抜け道"はAIの進化とともに必ず塞がれます。
一方で、AIが一貫して信頼し続けるものがあります。第三者による報道・言及という「事実の実績」です。生成AIが引用する情報源の64.6%は、企業の自社発信ではなく第三者による報道・記事（Earned Media）が占めています。
だからFrankPRは、記事を量産しません。PRによって「AIが信頼すべき実績」そのものを作り、Web上に積み上げます。事実として存在する実績は、アルゴリズムがどう変わっても消えません。
両者の違いを、1枚にまとめました。
「SEO会社のLLMO対策」と「FrankPRのLLMO対策」の違い
サイトの内側だけを整えるLLMO対策
- JSON-LD（構造化データ）の導入
- サイト内FAQページの増設
- 著者プロフィール整備によるE-E-A-T対策
- 外部の独立した情報源には手を付けない
PRで第三者言及を積み上げるLLMO対策
- 「どこに載せるか」ではなく「何を発信するか」から支援
- 第三者メディア・プレスリリース・noteで独立した情報源を増やす
- 自社SDGsメディアで一次情報を整理・発信できる
- Phase 0〜3の一貫したプロセスで権威を構築
なぜ「PR型」なのか。答えは研究データにあります。
「PRでAIに選ばれる」というのは、私たちの願望や営業トークではありません。ここ数年、AI検索がどんな情報源を引用し、どんな企業を回答に選ぶのかという「引用構造」の研究が、世界の大学・調査機関で急速に進んでいます。トロント大学の研究チームは、生成AIが引用する情報源の構造を分析し、引用の6割以上が企業の自社発信ではなく「第三者による報道・記事」で占められていることを明らかにしました。KDDに採択された研究では、適切な生成エンジン最適化によりAI回答内での可視性が最大40%向上することも実証されています。つまり、「AIに選ばれる企業」と「無視される企業」を分けるルールは、すでに研究によって解明されつつあるのです。FrankPRのPR型LLMO対策は、この引用構造の知見に基づいて設計されています。私たちが「第三者情報源での言及」にこだわるのは、それがAIに評価される最短経路だと、データが示しているからです。その根拠となる4つの数字をご覧ください。
学術研究・調査が示すAI検索の引用構造
PR型LLMO対策の設計は、AI検索の引用構造に関する学術研究・調査の知見に基づいています。
なぜFrankPRが「権威構築」を語れるのか
株式会社FrankPRは、自社で第三者評価やメディア露出を獲得し、さらに一次情報を整理する発信基盤も運用してきた実績があります。これは「PRで権威を積み上げる」プロセスを、自社で実証してきた裏付けです。
第6回ジャパンSDGsアワード 外務大臣賞
すべての国務大臣から構成される政府SDGs推進本部から表彰。一般企業では30社のみが選ばれ、富士通や阪急阪神HDより上位の賞を受賞。
第9回環境省グッドライフアワード 実行委員会特別賞（環境と福祉賞）
環境省主催の特別表彰
TEDx Awaji 2025 プレゼンター選出
サステナビリティ分野で登壇
BSフジ「知りたい！SDGs」出演
全国放送のテレビ報道
日本経済新聞・NewsPicks 掲載
全国紙・大手経済メディアでの取り上げ
よくあるご質問
Q. LLMO対策とは何ですか？
A. LLMO（Large Language Model Optimization）対策とは、ChatGPT・Claude・Copilot・Perplexityなどの生成AIが自社の情報を回答として出力しやすくするための施策です。従来のSEOが検索エンジンのランキング向上を目的とするのに対し、LLMO対策はAIの学習データや引用パターンに合わせて「AIに評価される権威ある情報源」として認識されることを目指します。
Q. PR型LLMO対策サービスはどのような企業が対象ですか？
A. クライアント様にはプライム上場企業から中小企業・スタートアップに至るまで多種多様です。SDGsに取り組んでいない場合でも隠れた活動を発掘することも得意としているのでストーリー性を活かした権威構築と第三者メディア露出を組み合わせることが可能です。生成AIに評価されやすいブランド基盤を構築します。
Q. 既存サイトの修正（SEO対策）だけでは足りませんか？
A. 内的施策（Schema・プロフィール整備・FAQ）だけでは、強力なAI引用には届きません。AI検索が回答を生成するソースの約64.6%はEarned Media（第三者からの言及）だからです。外的施策（Phase 1）で、AIが信頼する大手メディアや専門誌での客観的な掲載実績を獲得することが最大の鍵になります。
Q. 何ヶ月で効果が出ますか？
A. ベーシックプランで3〜4ヶ月、スタンダードで4〜6ヶ月、プレミアムで8〜9ヶ月が目安です。Wikipedia方針に照らした確認・提案準備には、状況により数ヶ月を要する場合がありますが、AIの学習ソースとなる「外部メディアへの掲載（Phase 1）」は早ければ初月から動き始めます。
Q. 大手メディアでの言及やWikipedia上の掲載可能性は保証されますか？
A. 媒体側の編集権やWikipediaコミュニティの判断があるため、完全な確約はできません。しかし、FrankPRがお約束するのは「AIの評価向上に必要な、メディアが取り上げたくなる社会的文脈（ストーリー）を構築すること」です。Phase 0〜2のPR施策を着実に積み上げることで、大手・専門メディアでの言及獲得や、独立した信頼できる二次資料による有意な言及の有無を確認し、掲載可能性を整理しやすくなります。
Q. 業種制限はありますか？
A. BtoB／BtoCを問わず対応可能です。SDGsと結びつきにくいと思われがちな業種でも、事業のサステナビリティ要素や社会的意義を抽出するヒアリングから始めます。
Q. SDGsとLLMO対策はどのように連携しますか？
A. 生成AIはSDGs・CSR・サステナビリティに関する情報を評価しやすい傾向があることが、複数の学術研究で示されています。FrankPRでは、企業のSDGsストーリーを言語化するPhase 0から、第三者メディアへの露出（Phase 1）、公式サイトのAI最適化（Phase 2）、Wikipedia方針確認・情報整理（Phase 3）までの4フェーズで、SDGsを軸にした「AIに評価されるブランド権威」を中長期的に構築します。
いまなら「AI検索可視化診断」を無料で提供します。
御社が今どこで止まっているかを、まず可視化します。
ChatGPT／Perplexity／Copilotでの自社露出状況
指名検索・カテゴリ検索で何が出ているか競合3社との引用差分
なぜ競合が出て、御社が出ないのか自社サイトのAI読解性
構造化データ・E-E-A-T・FAQ導線の現状90日で優先すべき改善アクション
第三者源の獲得とサイト整備の順序早く着手した企業ほど、第三者言及の蓄積で優位を作りやすくなります。
AI回答は学習済みのソースが繰り返し参照される傾向があります。先に第三者メディアで言及を積み上げた企業ほど、AI上での認知が固定化していきます。